Metadaten







Promotionsordnung


PromO94

Kumulative Dissertation


nein

Titel


Essays on the Correlation of Foreign Exchange Rates

Titel (englisch)



Autor/Autorin


Burckhardt, Nicolas

2. Autor/Autorin



Geburtsdatum


14.09.1980

Geburtsort



Matrikelnummer


99632127

Schlagwörter (GND)


Wechselkurs; Korrelation; Prognose

DDC (Dewey Decimal Classification)


Wirtschaft - 330

Freie Stichwörter (deutsch)


Wechselkurse; dynamisches bedingtes Korrelationsmodell (DCC-Modell); Prognosen; makroökonomische Meldungen; Zustandsabhängigkeit; flexible Koeffizienten; gleitender Übergang

Freie Stichwörter (englisch)


Correlation; exchange rates; dynamic conditional correlation (DCC) model; forecasts; macroeconomic news announcements; state dependency; flexible coefficients; smooth transition

Kurzfassung


Im Gegensatz zur Volatilität wurde der Korrelation in der Forschung bisher viel weniger Beachtung geschenkt, obwohl die Korrelation in der Finanzwissenschaft eine zentrale Rolle spielt. Die vorliegende Doktorarbeit ergänzt die bestehende Literatur, indem sie verschiedene Aspekte der Korrelation von Wechselkursen untersucht sowie neue Methoden zur Schätzung und Prognose dieser Korrelationen entwickelt.

Im ersten Beitrag dieser Arbeit werden das verallgemeinerte autoregressive bedingte Heteroskedastizitätsmodell (GARCH-Modell) von Bollerslev (1986) und das dynamische bedingte Korrelationsmodell (DCC-Modell) von Engle (2002) erweitert, indem zusätzliche makroökonomische Faktoren (zum Beispiel Zinssätze oder Rohstoffrenditen) mitberücksichtigt werden. Diese erweiterten Modelle führen im Vergleich zu den einfachen GARCH- und DCC-Modellen in einigen Fällen zu leicht besseren out-of-sample Prognosen für die Volatilität und Korrelation von Wechselkursen.

Im zweiten Aufsatz wird die Auswirkung makroökonomischer US-Daten, wie zum Beispiel der Inflation oder Arbeitslosenquote, auf die Volatilität und Korrelation von Währungsrenditen untersucht. Die Resultate zeigen, dass unerwartete Meldungen zu den untersuchten makroökonomischen Grössen die Volatilität und Korrelation von Wechselkursen kurzfristig markant in die Höhe treiben. Dieser Effekt wird durch einen Konjunkturrückgang sowie durch schlechte Nachrichten noch verstärkt. Zudem reicht schon die alleinige Ankündigung der Veröffentlichung solcher makroökonomischen Daten, um sowohl die Volatilität als auch die Korrelation steigen zu lassen, unabhängig vom genauen Inhalt der Meldung.

Der letzte Teil dieser Dissertation untersucht die Zustandsabhängigkeit von Korrelationen zwischen Währungsrenditen. Dazu wird das klassische DCC-Modell durch die Verwendung flexibler Koeffizienten in der Korrelationsdynamik erweitert; die Koeffizienten ändern sich mit jedem Zustand und erlauben so eine eigene Korrelationsdynamik für jeden Zustand. Eine logistische Funktion regelt den Übergang von einem Zustand in den anderen basierend auf dem Niveau einer exogenen Variable. Das DCC-Modell mit flexiblen Koeffizienten und gleitendem Übergang (FC-DCC-Modell) führt sowohl in-sample als auch out-of-sample zu kleineren Prognosefehlern als das normale DCC-Modell und liefert mit dem Value at Risk-Ansatz eine genauere Schätzung des Risikos eines Währungsportfolios. Je nach Zeitreihe liefert eine Ausführung des FC-DCC-Modells mit oder ohne zustandsabhängiger unbedingter Korrelation bessere Ergebnisse.

Kurzfassung (englisch)


In contrast to volatility, correlation has received much less attention from researchers in spite of its pivotal role in finance. This doctoral thesis contributes to the existing literature by investigating different aspects of the correlation of exchange rates and developing new methods for estimating and forecasting these correlations.

In our first contribution, Bollerslev's (1986) generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model and Engle's (2002) dynamic conditional correlation (DCC) model are extended to include additional macroeconomic factors (for instance interest rates or commodity returns). These augmented models provide in some instances marginally better out-of-sample volatility and correlation forecasts than standard GARCH and DCC models.

The second part of this thesis analyzes the impact U.S. macroeconomic variables, such as inflation or unemployment rates, on the volatility and correlation of foreign exchange rate returns. Our results show that news surprises (that is the unexpected component of news) drive the volatility and the correlation of currencies up significantly in the short-term. This effect is accentuated in recession periods as well as for negative news. Further, the simple announcement of a news release is enough to move both volatility and correlation upward, even if the news release is in line with market expectations.

The last essay investigates the state-dependent nature of correlations between currency returns. For this, we extend the classical DCC model to accommodate flexible coefficients in the correlation dynamics, allowing the coefficients to change with each state and thus allowing for a specific correlation dynamic for each state. A logistic function governs the transition from one state to the other based on the level of an exogenous transition variable. The Flexible Coefficient Smooth Transition DCC (FC-DCC) model generates both in-sample and out-of-sample forecasting errors that are smaller than the ones obtained from the standard DCC model and provides a more accurate estimation of portfolio risk with the value at risk methodology. Depending on the time series, a specification of the FC-DCC model with or without state-dependent unconditional correlations performs better.

Universität


Universität St.Gallen

Referent/Referentin


Söderlind, Paul (Prof. PhD)

Korreferent/Korreferentin


Ammann, Manuel (Prof. Dr.)

Erweitertes Diss. Komitee



Fachgebiet


Wirtschaftswissenschaften

Sprache


ENG

Promotionstermin (dd.mm.yyyy)


18.02.2013

Erstellungsjahr (yyyy)


2012

Dokumentart


Dissertation

Format


PDF

Dissertationsnummer


4071

Quelle



PDF-File


dis4071.pdf

Dokumentverknüpfung


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